Tio Boot DocsTio Boot Docs
Home
文档导航
  • java-db
  • api-table
  • jooq
  • mysql
  • postgresql
  • oceanbase
  • Enjoy
  • Tio Boot Admin
  • java-openai
  • ai_agent
  • knowlege_base
  • voice-agent
  • ai-search
  • ai-coding
  • ai-browser
  • 案例
Abount
AI 检索
  • Github
  • Gitee
Home
文档导航
  • java-db
  • api-table
  • jooq
  • mysql
  • postgresql
  • oceanbase
  • Enjoy
  • Tio Boot Admin
  • java-openai
  • ai_agent
  • knowlege_base
  • voice-agent
  • ai-search
  • ai-coding
  • ai-browser
  • 案例
Abount
AI 检索
  • Github
  • Gitee
  • 入门

    • 01 · 入门

      • 01_introduction
      • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
      • tio-boot 入门示例
      • Tio-Boot 配置 : 现代化的配置方案
      • tio-boot 整合 hotswap-classloader 实现热加载
      • 自行编译 tio-boot
      • 最新版本
      • 开发规范
  • 部署与日志

    • 02 · 部署

      • 02_deployment
      • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
      • Maven 项目配置详解:依赖与 Profiles 配置
      • tio-boot 打包成 FatJar
      • 使用 GraalVM 构建 tio-boot Native 程序
      • 使用 Docker 部署 tio-boot
      • 部署到 Fly.io
      • 部署到 AWS Lambda
      • 到阿里云云函数
      • 使用 Deploy 工具部署
      • 使用Systemctl启动项目
      • 使用 Jenkins 部署 Tio-Boot 项目
      • 使用 Nginx 反向代理 Tio-Boot
      • 使用 Supervisor 管理 Java 应用
      • 历史部署页与替代方案
      • 胖包与瘦包的打包与部署
      • 使用 JDK 8 构建基础库与验证运行环境
    • 03 · 日志

      • 日志
      • tio-boot 整合 Logback
  • 核心开发

    • 04 · 配置

      • 04_configuration
      • 配置参数
      • 服务器监听器
      • 内置缓存系统 AbsCache
      • 使用 Redis 作为内部 Cache
      • 静态文件处理器
      • 基于域名的静态资源隔离
      • DecodeExceptionHandler
      • 开启虚拟线程(Virtual Thread)
      • 框架级错误通知
    • 05 · JSON

      • 05_json
      • Json
      • 接受 JSON 和响应 JSON
      • 响应实体类
    • 06 · Web 开发

      • Web 开发
      • 路由与参数

        • 概述
        • 添加 Controller
        • handler入门
        • HttpRequestFunction:直接注册 Service 方法
        • Handler 的请求方法与错误响应
        • 接收请求参数
        • 接收日期参数
        • 接收数组参数
        • HttpRequest
        • 请求校验与响应转换
      • 响应与文件

        • 返回字符串
        • 返回文本数据
        • 返回网页
        • 请求和响应字节
        • 文件上传
        • 文件下载
        • 返回视频文件并支持断点续传
        • HttpResponse
        • Resps
        • RespBodyVo
        • 动态 返回 CSS 实现
        • 返回图片
        • 返回 multipart
        • 使用零拷贝发送大文件
        • 分片上传
        • WebJars
      • 会话与请求控制

        • http Session
        • Cookie 读取与设置
        • 重定向和转发
        • Controller拦截器
        • 请求拦截器
        • LoggingInterceptor
        • 全局异常处理器
        • 跨域
        • 自定义 Handler 转发请求
        • 使用 HttpForwardHandler 转发所有请求
        • HTTP Basic 认证
        • Http响应加密
      • 异步与流式输出

        • 异步处理
        • Transfer-Encoding: chunked 实时音频播放
        • Server-Sent Events (SSE)
      • 工具与监控

        • 常用工具类
        • 接口访问统计
        • 接口请求和响应数据记录
        • JProtobuf
        • 测速
        • Gzip Bomb:使用压缩炸弹防御恶意爬虫
    • 07 · 参数校验

      • 07_validation
      • 数据紧校验规范
      • 参数校验
    • 08 · WebSocket 应用开发

      • 08_websocket
      • 使用 tio-boot 搭建 WebSocket 服务
      • WebSocket 聊天室项目示例
    • 09 · AOP

      • 09_aop
      • JFinal-aop
      • Aop 工具类
      • 配置
      • 独立使用 JFinal Aop
      • @AImport
      • 自定义注解拦截器
      • 原理解析
    • 10 · 国际化

      • 10_i18n
      • i18n
    • 11 · Enjoy 模板

      • 11_enjoy
      • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
      • Tio-Boot 整合 Java-DB 与 Enjoy 模板引擎示例
      • 引擎配置
      • 表达式
      • 指令
      • 注释
      • 原样输出
      • Shared Method 扩展
      • Shared Object 扩展
      • Extension Method 扩展
      • Spring boot 整合
      • 独立使用 Enjoy
      • tio-boot enjoy 自定义指令 localeDate
      • PromptEngine
      • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
      • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
      • TioBoot + Enjoy 生成 robots.txt 与 sitemap.xml:实战与SEO指南
      • Enjoy 使用示例
    • 12 · 定时任务

      • 12_scheduling
      • Quartz 定时任务集成指南
      • 分布式定时任务 xxl-jb
      • cron4j 使用指南
    • 13 · 测试

      • 13_testing
      • TioBootTest:环境与 AOP 初始化
      • 真实 HTTP 集成测试
      • 数据库集成测试与隔离
    • 14 · tio-utils

      • 14_tio-utils
      • tio-utils
      • EnvUtils 配置工具
      • Notification
      • Email
      • JSON
      • File
      • Base64
      • 上传和下载
      • Http
      • Telegram
      • RsaUtils
      • HttpUtils
      • ByteBufferUtils
      • 系统监控
      • 线程
      • 虚拟线程
      • 毫秒并发 ID (MCID) 生成方案
      • Base64 输入与锁等待
      • Gzip 与字节缓冲区
      • 字符串查找与随机整数
      • 日期转换与文件名解析
      • JSON 泛型转换与输出配置
      • JWT 签发与校验
      • 集合分页 PageUtils
      • URL 与流复制工具
  • 数据库与数据访问

    • 15 · java-db

      • 15_java-db
      • Db 工具类
      • java‑db
      • 操作数据库入门示例
      • SQL 模板 (SqlTemplates)
      • 数据源配置与使用
      • ActiveRecord
      • Db 工具类
      • 批量操作
      • Model
      • Model生成器
      • 注解
      • 异常处理
      • 数据库事务处理
      • Cache 缓存
      • Dialect 多数据库支持
      • 表关联操作
      • 复合主键
      • Oracle 支持
      • Enjoy SQL 模板
      • 整合 Enjoy 模板最佳实践
      • 多数据源支持
      • 独立使用 ActiveRecord
      • 调用存储过程
      • java-db 整合 Guava 的 Striped 锁优化
      • 生成 SQL
      • 通过实体类操作数据库
      • java-db 读写分离
      • Spring Boot 整合 Java-DB
      • like 查询
      • 常用操作示例
      • Druid 监控集成指南
      • SQL 统计
      • Db 与 PostgreSQL 业务实践
      • 查询资源自动管理
      • Row 展示转换与表格导出
      • 支付回执与权益事务
      • 商业库存与按量履约事务
    • 16 · api-table

      • 16_api-table
      • ApiTable 概述
      • 使用 ApiTable 连接 SQLite
      • 使用 ApiTable 连接 Mysql
      • 使用 ApiTable 连接 Postgres
      • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
      • 使用 api-table 连接 oracle
      • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
      • EasyExcel 导出
      • EasyExcel 导入
      • ApiTable 的权限与业务边界
      • ApiTable 联调与故障定位
      • ApiTable 实现增删改查
      • 数组类型
      • 单独使用 ApiTable
      • TQL(Table SQL)前端输入规范
    • 17 · MyBatis

      • 17_mybatis
      • Tio-Boot 整合 MyBatis
      • 使用配置类方式整合 MyBatis
      • 整合数据源
      • 使用 mybatis-plus 整合 tdengine
      • 整合 mybatis-plus
    • 18 · jOOQ

      • 18_jooq
      • 使用配置类方式整合 jOOQ
      • tio-boot + jOOQ 事务管理
      • 批量操作与性能优化
      • 整合agroal
      • 代码生成与类型安全
      • 基于 Record / POJO 增删改查
      • UPSERT、批量更新、返回主键与高级 SQL
      • 的多表关联查询、DTO 投影、聚合统计与视图封装
      • 的窗口函数、CTE、JSON 查询与 PostgreSQL 高级 SQL 实战
      • tio-boot + jOOQ 的审计字段、乐观锁、数据权限与企业级 Repository 设计
      • 测试策略、SQL 日志、性能诊断与生产排障
      • 多租户、读写分离与多数据源设计
      • 代码生成治理、数据库迁移与团队协作规范实战
    • 19 · PostgreSQL

      • 19_postgresql
      • PostgreSQL 安装
      • PostgreSQL 主键自增
      • PostgreSQL 日期类型
      • Postgresql 金融类型
      • PostgreSQL 数组类型
      • 索引
      • PostgreSQL 查询优化
      • 获取字段类型
      • PostgreSQL 全文检索
      • PostgreSQL 向量
      • PostgreSQL 优化向量查询
      • PostgreSQL 其他
    • 20 · MySQL

      • 20_mysql
      • 使用 Docker 运行 MySQL
      • 常见问题
    • 21 · OceanBase

      • 21_oceanbase
      • 快速体验 OceanBase 社区版
      • 快速上手 OceanBase 数据库单机部署与管理
      • 诊断集群性能
      • 优化 SQL 性能指南
      • 待定
    • 22 · Oracle

      • 22_oracle
      • Oracle
    • 23 · SQL Server

      • 23_sqlserver
      • SQL Server
    • 24 · SQLite

      • 24_sqlite
      • SQLite
    • 25 · MongoDB

      • 25_mongodb
      • tio-boot 使用 mongo-java-driver 操作 mongodb
    • 26 · Elasticsearch

      • 26_elasticsearch
      • Elasticsearch
      • JavaDB 整合 ElasticSearch
      • Elastic 工具类使用指南
      • Elastic-search 注意事项
      • ES 课程示例文档
  • 缓存与消息队列

    • 27 · Cache

      • 27_cache
      • Caffeine
      • CacheUtils 工具类
      • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 28 · Redis

      • 28_redis
      • 使用 Docker 安装 Redis
      • 使用 java-db 整合 Redis
      • Java DB Redis 相关 Api
      • redis 使用示例
      • 和 RedisTemplate 协作
      • 使用 Jedis 连接池接入 Redis
      • hutool RedisDS
      • Redisson
      • Caffeine 与 Redis 两级缓存
      • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 29 · 消息队列

      • 29_mq
      • Mica-mqtt
      • EMQX
      • Disruptor
    • 30 · Kafka

      • 30_kafka
      • Kafka
      • AWS MSK
  • 认证与账号体系

    • 31 · 认证与权限

      • 31_authentication
      • FixedTokenInterceptor
      • TokenManager
      • 数据表
      • 匿名登录
      • 个人中心
      • 权限校验注解
      • Sa-Token
      • sa-token 登录注册
      • StpUtil.isLogin() 源码解析
    • 32 · 第三方登录注册

      • 32_third-party-auth
      • 邮箱登录和注册
      • 邮箱重置密码
      • 腾讯云短信登录注册
      • 腾讯云短信重置密码
      • 阿里云短信登录和注册
      • 阿里云短信重置密码
      • 微信登录与绑定手机号
      • 支付宝登录与绑定手机号
      • 微信小程序手机号快捷登录
      • Google登录
      • 阿里云邮件推送验证邮箱
  • 网络通信

    • 33 · AIO

      • 33_aio
      • ByteBuffer
      • AIO HTTP 服务器
      • 自定义和线程池和池化 ByteBuffer
      • AioHttpServer 应用示例 IP 属地查询
      • 手写 AIO Http 服务器
      • Java 21 中的虚拟线程与 AIO
    • 34 · t-io

      • 34_tio
      • 认识 t-io

        • t-io 核心优势与应用价值
        • t-io 消息处理流程
      • 快速上手

        • TioBootServer
        • 独立端口启动 TCP 服务器
        • 内置 TCP 处理器
        • 独立启动 UDPServer
        • 使用内置 UDPServer
      • 核心概念

        • TioConfig
        • ChannelContext
        • Packet
        • Tio 工具类
      • 消息与文件传输

        • 发送数据
        • HTTP 长连接与高效文件传输
        • 使用 AsynchronousSocketChannel 响应数据
      • 连接管理

        • 业务数据绑定
        • 业务数据解绑
        • 关闭连接
        • 资源共享
        • 成员排序
        • 拉黑 IP
      • 加密通信

        • SSL
        • Https建立连接过程
      • 心跳与监控

        • 监控: 心跳
        • 监控: 客户端的流量数据
        • 监控: 单条 TCP 连接的流量数据
        • 监控: 端口的流量数据
        • 单条通道统计: ChannelStat
        • 所有通道统计: GroupStat
      • 深入原理

        • tio-运行原理详解
        • DecodeRunnable
        • t-io 稳定性设计与资源管理
        • 深入解析 Tio 源码:构建高性能 Java 网络应用
        • HTTP、WebSocket 与 TCP 的缓冲区复用
    • 35 · tio-http-server

      • 35_tio-http-server
      • 使用 Tio-Http-Server 搭建简单的 HTTP 服务
      • tio-boot 添加 HttpRequestHandler
      • 在 Android 上使用 tio-boot 运行 HTTP 服务
      • tio-http-server-native
      • handler 常用操作
      • tio-http-server 与 tio-boot 的使用边界
    • 36 · tio-websocket

      • 36_tio-websocket
      • WebSocket 服务器
      • WebSocket Client
      • TCP 数据转发
    • 37 · Netty

      • 37_netty
      • Netty TCP Server
      • Netty Web Socket Server
      • 使用 protoc 生成 Java 包文件
      • Netty WebSocket Server 二进制数据传输
      • Netty 组件详解
    • 38 · netty-boot

      • 38_netty-boot
      • Netty-Boot
      • 原理解析
      • 整合 Hot Reload
      • 整合 数据库
      • 整合 Redis
      • 整合 Elasticsearch
      • 整合 Dubbo
      • Listener
      • 文件上传
      • 拦截器
      • Spring Boot 整合 Netty-Boot
      • SSL 配置指南
      • ChannelInitializer
      • Reserve
  • 集成与扩展

    • 39 · 第三方集成

      • 39_integrations
      • 整合 okhttp
      • 整合 GrpahQL
      • 集成 Mailjet
      • 整合 ip2region
      • 整合 GeoLite 离线库
      • 整合 Lark 机器人指南
      • 集成 Lark Mail 实现邮件发送
      • Thymeleaf
      • Swagger
      • Clerk 验证
      • 集成datadog
    • 40 · Magic Script

      • 40_magic-script
      • tio-boot 与 magic-script 集成指南
    • 41 · Groovy

      • 41_groovy
      • tio-boot 整合 Groovy
      • 调试常用脚本
    • 42 · 爬虫

      • 42_crawling
      • jsoup
      • 爬取 z-lib.io 数据
      • 整合 WebMagic
      • WebMagic 示例:爬取学校课程数据
      • Playwright
      • Flexmark (Markdown 处理器)
      • tio-boot 整合 Playwright
      • 缓存网页数据
    • 43 · Dubbo

      • 43_dubbo
      • 概述
      • dubbo 2.6.0
      • dubbo 2.6.0 调用过程
      • dubbo 3.2.0
    • 44 · Spring

      • 44_spring
      • Spring Boot Web 整合 Tio Boot
      • spring-boot-starter-webflux 整合 tio-boot
      • tio-boot 整合 spring-boot-starter
      • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter db
      • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter Data Redis 指南
    • 45 · Spring Cloud

      • 45_spring-cloud
      • tio-boot spring-cloud
    • 46 · Quarkus

      • 46_quarkus
      • Quarkus(无 HTTP)整合 tio-boot(有 HTTP)
      • tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache
      • tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache + jOOQ 整合方案
    • 47 · Telegram4J

      • 47_telegram4j
      • 数据库设计
      • 基于 HTTP 协议开发 Telegram 翻译机器人
      • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
      • 过滤旧消息
      • 保存机器人消息
      • 定时推送
      • 增加命令菜单
      • 使用 telegram-Client
      • 使用自定义 StoreLayout
      • 延迟测试
      • Reactor 错误处理
      • Telegram4J 常见错误处理指南
      • 处理回调查询
      • Reactor
      • 文档翻译
      • 使用 Tio-Boot 整合 tdlight
      • tio-boot 整合 TelegramBots
      • tio-boot 整合 Telegram-Bot-Utils
      • Telegram-Bot-Utils 使用指南
    • 48 · Telegram Bots

      • 48_telegram-bots
      • TelegramBots 入门指南
      • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
    • 49 · 文件存储

      • 49_file-storage
      • 文件上传数据表
      • 本地存储
      • 存储到 亚马逊 S3
      • 存储到 Cloudflare R2
      • 存储到 腾讯 COS
      • 上传文件到阿里云 OSS
    • 50 · 支付

      • 支付集成
      • 微信小程序支付:普通支付
      • 微信支付:Native 扫码支付(PC 网页扫码)
      • 支付宝:电脑网站支付接入指南
      • 支付宝:使用 page.pay 二维码前置模式实现网页内扫码支付
  • Firebase 与 Clerk

    • 51 · Firebase

      • 51_firebase
      • 整合 google firebase
      • Firebase Storage
      • Firebase Authentication
      • 使用 Firebase Admin SDK 进行匿名用户管理与自定义状态标记
      • 导出用户
      • 登录注册
      • 注册回调
    • 52 · Clerk

      • 52_clerk
      • Clerk
  • 多媒体

    • 53 · 音视频处理

      • 53_media
      • JAVE 提取视频中的声音
      • Jave 提取视频中的图片
      • 待定
    • 54 · 语音识别

      • 54_asr
      • Whisper-JNI
    • 55 · 语音合成

      • 55_tts
    • 56 · 文字识别

      • 56_ocr
    • 57 · Native Media

      • 57_native-media
      • java-native-media
      • JNI 入门示例
      • mp3 拆分
      • mp4 转 mp3
      • 使用 libmp3lame 实现高质量 MP3 编码
      • Linux 编译
      • macOS 编译
      • 从 JAR 包中加载本地库文件
      • 支持的音频和视频格式
      • 任意格式转为 mp3
      • 通用格式转换
      • 通用格式拆分
      • 视频合并
      • VideoToHLS
      • split_video_to_hls 支持其他语言
      • 持久化 HLS 会话
      • 获取视频长度
      • 保存视频的最后一帧
      • 添加水印
      • linux版本
    • 58 · 计算机视觉

      • 58_computer-vision
      • 使用 Java 运行 YOLOv8 ONNX 模型进行目标检测
      • tio-boot整合yolo
      • ONNX Runtime 推理说明
      • Paddle Structure
      • tio-boot 整合 Paddle Structure
      • tio-boot整合Paddle Structure 提取图片
      • U2Net 图片去背景原理
      • tio-boot 整合 U2Net 实现图片去背景
  • AI 开发

    • 59 · java-openai

      • 59_java-openai
      • 简介
      • 流式生成
      • 图片多模态输入
      • Google Gemini接入
      • google Vertex AI 接入
      • Perplexity API
      • WhisperClient 语音识别
      • SupadataClient 获取视频字幕
      • GiteeClient 文档解析与图片 OCR
      • DeepSeekClient 官方模型查询
      • BailianTTSClient 语音合成
      • 为单次生成配置独立传输策略
      • 按业务档位选模型
      • UniChatClient 与调用方 HTTP 客户端
    • 60 · AI Agent

      • 60_ai-agent
      • 数据库设计
      • 示例问题管理
      • 会话管理
      • 历史记录
      • 意图识别
      • 智能问答
      • 文件上传与解析文档
      • 翻译
      • 名人搜索功能实现
      • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
      • 自建 YouTube 字幕问答系统
      • 自建 获取 youtube 字幕服务
      • 使用 OpenAI ASR 实现语音识别接口(Java 后端示例)
      • 定向搜索
      • 16
      • 17
      • 18
      • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
      • 接口文档
      • 自定义 ChatAskService
      • 请求记录
      • 限流和错误处理
      • 增强检索(RAG)
      • 结构化数据检索
      • AI 问答
      • 连接代码执行器
      • 待定
      • 模型编程能力评测
      • 音频会话 SDP 示例
    • 61 · 知识库

      • Java MossKB 知识库文档
      • 学术论文
      • 数据库设计
      • 用户登录实现
      • 模型管理
      • 知识库管理
      • 文档拆分
      • 片段向量
      • 命中测试
      • 文档管理
      • 片段管理
      • 问题管理
      • 应用管理
      • 向量检索
      • 推理问答
      • 问答模块
      • 统计分析
      • 用户管理
      • VL模型文档解析方案和费用对比
      • 文档解析模型实测
      • 文档解析优化
      • 片段汇总
      • 段落分块与检索
      • 多文档解析
      • 检索性能优化
      • 对话日志
      • 创建独立用户与账号资源管理
      • api 管理
      • 独立对话页
      • 嵌入第三方web系统
      • 分段预览
      • 文档预览
      • 多轮检索
      • 上下文压缩
      • 支持自定义模型
      • 爬取网页数据
      • 隔离 Python 执行环境配置
      • 隔离 Python 执行器
      • 函数库与调用接口
      • Windows 与 Linux 部署
      • 离线运行向量模型
      • Milvus
      • 存储文件到云存储
      • 文档解析异步化
    • 62 · AI 搜索

      • 62_ai-search
      • ai-search 项目简介
      • ai-search 数据库文档
      • ai-search SearxNG 搜索引擎
      • ai-search Jina Reader API
      • ai-search Jina Search API
      • ai-search 搜索、重排与读取内容
      • ai-search PDF 文件处理
      • ai-search 推理问答
      • Google Custom Search JSON API
      • ai-search 意图识别
      • ai-search 问题重写
      • ai-search 系统 API 接口 WebSocket 版本
      • ai-search 搜索代码实现 WebSocket 版本
      • ai-search 生成建议问
      • ai-search 生成问题标题
      • ai-search 历史记录
      • Discover API
      • 翻译
      • Tavily Search API 文档
      • 对接 Tavily Search
      • 火山引擎 DeepSeek
      • 对接 火山引擎 DeepSeek
      • ai-search 搜索代码实现 SSE 版本
      • jar 包部署
      • Docker 部署
      • 爬取一个静态网站的所有数据
      • 网页数据预处理
      • 网页数据检索与问答流程整合
    • 63 · 语音 Agent

      • 63_voice-agent
      • 整合Gemini realtime模型
      • Voice Agent 前端接入接口文档
      • 整合千问realtime模型
      • 打断支持
      • 主动介入
      • eleven labs
      • 基于 tio-boot + ElevenLabs 构建实时语音 Agent(支持打断与主动介入)
    • 64 · AI Coding

      • 64_ai-coding
      • Cline 提示词
      • Cline 提示词-中文版本
    • 65 · AI Browser

      • deepseek-browser-use:从入门到源码
      • deepseek-browser-use:概念与学习路线
      • 安装、启动与健康检查
      • 第一个任务:打开页面、读取结果与关闭
      • 客户端:dsb 命令行与结构化留档
      • 统一命令接口与人机协作
      • 浏览器、profile 与登录态
      • 窗口尺寸与页面视口
      • 接入智能体:观察、执行与验证
      • 表单与多层弹窗排障:防止重复提交
      • 调用追踪、页面留档与文件上传
      • 站点配方、技能与异步作业
      • Windows OCR:本地图片与页面文字识别
      • 配置项与运维自省
      • 命令清单
      • 源码教程:从 HTTP 请求到命令执行
      • DOM 原理:前端如何生成可交互快照
      • DOM 原理:Java 模型与跨 Frame 索引
      • 正文提取与上层结构化处理
      • 源码教程:生命周期、导航与页签
      • 源码教程:DOM、页面状态与元素读取
      • 源码教程:点击、输入、键盘与鼠标
      • 源码教程:等待条件与 JavaScript 执行
      • 源码教程:文件上传、截图、PDF 与 OCR
      • 源码教程:Cookie、存储与页面设置
      • 源码教程:网络记录、请求拦截与控制台
      • 源码教程:原生对话框、DOM 弹窗与人机协作
      • 源码教程:批量、配方、后台作业与维护
      • 源码教程:Chrome 走 CDP 与 CDP 客户端
      • 请求响应关联与线程约束
      • DeepSeek Harness 插件开发入门:从入口到第一个工具
      • 开发 dsh-plugin-deepseek-browser-use:HTTP 客户端与基础工具
      • 开发 dsh-plugin-deepseek-browser-use:会话、作业、文件与图片
      • 把 dsh-plugin-deepseek-browser-use 构建并安装到 DeepSeek Harness
      • DeepSeek Harness 原生浏览器插件:安装、配置与使用
      • DeepSeek Harness 原生浏览器插件:源码、生命周期与测试
      • 后端自动管理:安装 Java 与 Git、更新源码、编译和启动
      • 页面正在导航与主 Frame 缺失:PAGE_NAVIGATING
      • dsb 客户端:Go 版本、多目标与后端服务管理
      • 可靠的数据采集:上下文校验、UTF-8 留档与证据口径
      • 浏览器 profile:列表、克隆与选择
  • 项目实战

    • 66 · java-uni-ai-server

      • 66_java-uni-ai-server
      • 语音合成系统
      • Fish.audio TTS 接口说明文档与 Java 客户端封装
      • 整合 fishaudio 到 java-uni-ai-server 项目
      • 待定
    • 67 · java-llm-proxy

      • 67_java-llm-proxy
      • 使用tio-boot搭建多模型LLM代理服务
    • 68 · java-kit-server

      • 68_java-kit-server
      • Java 执行 python 代码
      • 通过大模型执行 Python 代码
      • 执行 Python (Manim) 代码
      • 待定
      • 待定
      • 待定
      • 视频下载增加水印说明文档
    • 69 · tio-im

      • 69_tio-im
      • 通讯协议文档
      • ChatPacket.proto 文档
      • java protobuf
      • 数据表设计
      • 创建工程
      • 登录
      • 历史消息
      • 发消息
    • 70 · tio-mail-wing

      • 70_tio-mail-wing
      • tio-mail-wing简介
      • 任务1:实现POP3系统
      • 使用 getmail 验证 tio-mail-wing POP3 服务
      • 任务2:实现 SMTP 服务
      • 数据库初始化文档
      • 用户管理
      • 邮件管理
      • 任务3:实现 SMTP 服务 数据库版本
      • 任务4:实现 POP3 服务(数据库版本)
      • IMAP 协议
      • 拉取多封邮件
      • 任务5:实现 IMAP 服务(数据库版本)
      • IMAP实现讲解
      • IMAP 手动测试脚本
      • IMAP 认证机制
      • 主动推送
      • namesapce
      • CONDSTORE and QRESYNC
    • 71 · tio-mcp-server

      • 71_tio-mcp-server
      • 实现 MCP Server 开发指南
      • MCP 协议
      • /zh/71_tio-mcp-server/11.html
    • 72 · tio-log-server

      • 72_tio-log-server
      • 简介
      • 收集 docker 日志
      • 入库
    • 73 · tio-sip

      • 73_tio-sip
      • SIP Server 第一版原理说明
      • SIP Server 第一版实战
      • 一、Windows 平台测试
      • SIP Server 第二版实战
      • SIP Server 第三版实战
      • 性能优化
      • 基于 MediaProcessor 对接 Realtime 模型说明
      • 对接大语言模型
      • 支持 G722 宽带语音
      • G722编码和解码
      • 会话级采样率转换
      • 增加 9196 回声测试分机
      • 语音系统链路说明
      • 一、Gemini Realtime 的打断机制
    • 74 · tio-boot-admin

      • 74_tio-boot-admin
      • 入门指南:使用框架内置配置
      • 手动初始化数据库
      • 配置职责、生效条件与扩展边界
      • 整合数据库
      • 与前端集成
      • 文件上传
      • 网络请求
      • 单图片管理(只读模式)
      • 多图片管理
      • 布尔值管理
      • 字段联动
      • Word 管理
      • PDF 管理
      • 文章管理
      • 富文本编辑器
      • 整合 Enjoy 模版引擎
      • 历史可选方案:Token 存储与 Sa-Token
      • 业务 API 与 H5 / 小程序联调
      • 方法路由与业务鉴权
      • 整合 Redis
      • 整合 Elasticsearch
      • 后端开发规范:tio-boot、java-db 与 Kv
      • 多表实现文件数据存储
      • 受限事项与原操作闭环
      • 具名业务后台与受控命令集成
      • 固定用途查询、受控导出与删除证明
      • 登录与认证
    • 75 · 案例

      • 75_examples
      • 封装 IP 查询服务
      • tio-boot 案例 - 全局异常捕获与企业微信群通知
      • tio-boot 案例 - 文件上传和下载
      • tio-boot 案例 - 整合 ant design pro 增删改查
      • tio-boot 案例 - 流失响应
      • tio-boot 案例 - 增强检索
      • tio-boot 案例 - 整合 function call
      • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
      • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
      • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令
      • /zh/75_examples/11.html
      • /zh/75_examples/12.html
      • /zh/75_examples/13.html
  • 性能、原理与源码

    • 76 · 性能测试

      • 76_performance
      • 压力测试 - tio-http-serer
      • 压力测试 - tio-boot
      • 压力测试 - tio-boot-native
      • 压力测试 - netty-boot
      • 性能测试对比
      • TechEmpower FrameworkBenchmarks
      • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
      • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
      • tio-boot vs Quarkus 性能对比测试报告
    • 77 · 原理

      • 77_internals
      • 生命周期
      • 请求处理流程
      • 重要的类
    • 78 · 源码解析

      • 78_source-code
      • 源码阅读入口
      • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
      • 启动与关闭生命周期
      • HTTP 请求分发与路由优先级
      • 高性能网络编程中的 ByteBuffer 分配与回收策略
      • TioBootServerHandler 源码解析
      • HTTP 请求与连接生命周期

实现 MCP Server 开发指南

本文系统性讲解如何基于 tio-boot 从零实现一个符合 MCP(Model Context Protocol) 的 Server,并通过 SSE(Server-Sent Events) 与 MCP Client(如 openai-mcp)完成真实协议交互。文末保留了完整代码与完整抓包协议内容,便于对照实现细节与运行行为。


  • 一、MCP 协议概览
    • 1. MCP 是什么
    • 2. MCP 的关键约定
  • 二、交互与通信模型:HTTP + JSON-RPC + SSE
  • 三、基于 tio-boot 的整体架构设计
  • 四、核心实现:McpHandler(协议解析与 SSE 输出)
    • 1. 关键职责
    • 2. SSE 的 tio-boot 实现方式
  • 五、业务实现:McpCoderServer(Tool 注册与执行)
    • 1. Tool schema 的价值
    • 2. 示例工具
  • 六、路由挂载与启动方式
  • 七、完整请求 / 响应流程复盘(结合真实抓包)
  • 八、常见注意事项与排错建议
  • 1)McpHandler
  • 2)McpCoderServer
  • 3)路由挂载
  • mcp协议解析
    • 1.initialize and tool list
    • 2.tool call

一、MCP 协议概览

1. MCP 是什么

MCP(Model Context Protocol) 是一套用于 AI Client ↔ Tool Server 的协议标准,目标是让不同模型/客户端以统一方式发现并调用工具服务。协议核心点:

  • 统一会话与能力协商:initialize
  • 统一工具发现:tools/list
  • 统一工具调用:tools/call
  • 统一生命周期结束:DELETE
  • 支持流式返回:常用 SSE 将 JSON-RPC 响应以事件流方式写回

2. MCP 的关键约定

项说明
通信协议HTTP + JSON-RPC 2.0
返回形式SSE(text/event-stream,常见 Transfer-Encoding: chunked)
会话标识mcp-session-id(由 Server 返回,Client 后续携带)
版本协商mcp-protocol-version / Mcp-Protocol-Version
生命周期initialize → notifications/initialized → tools/list → tools/call → DELETE

二、交互与通信模型:HTTP + JSON-RPC + SSE

在 MCP 中,请求通常为:

  • HTTP POST 到 /mcp

  • Body 为 JSON-RPC 2.0 格式(jsonrpc/method/id/params)

  • Server 对某些方法(如 initialize、tools/list、tools/call)使用 SSE 返回:

    • 先写出响应头:Content-Type: text/event-stream
    • 然后以 event: message + data: {json} 形式发送 JSON-RPC 响应
    • 连接可保持不断开(用于后续事件/流式)

而对于 notifications/initialized 这种通知型方法,常见做法是:

  • 不走 SSE
  • 直接返回 202 Accepted(无 body),表示已接收处理

会话关闭通常通过:

  • HTTP DELETE /mcp
  • 携带 Mcp-Session-Id、Mcp-Protocol-Version 等 header
  • Server 执行 sessionClosed(...) 清理资源

三、基于 tio-boot 的整体架构设计

┌────────────┐
│ MCP Client │ (openai-mcp)
└─────┬──────┘
      │ HTTP POST / DELETE
      ▼
┌──────────────┐
│ tio-boot     │
│ HttpServer   │
└─────┬────────┘
      ▼
┌────────────────────────┐
│ McpHandler              │  ← 协议解析 / SSE
└─────┬──────────────────┘
      ▼
┌────────────────────────┐
│ McpServer / McpCoder   │  ← 业务逻辑
│ ToolRegistry           │
└────────────────────────┘

核心分工:

  • McpHandler:协议入口层

    • 解析 HTTP 请求与 JSON-RPC
    • 管理 mcp-session-id 与 protocolVersion
    • 对需要 SSE 的方法写出 SSE header,并以 chunk 形式推送事件数据
    • 调用真正的业务 Server(IMcpServer)
  • McpCoderServer:业务实现层

    • 声明 Server 信息(name/version)
    • 注册 Tools(schema + handler)
    • 实现工具执行逻辑(run_shell / run_python / ai_search 等)

四、核心实现:McpHandler(协议解析与 SSE 输出)

1. 关键职责

McpHandler 实现了 tio-boot 的 HttpRequestHandler,负责:

  • 从 request header 中读取:

    • mcp-session-id
    • mcp-protocol-version
  • 若未提供 sessionId,则生成一个并写回 response header

  • 根据 HTTP method:

    • DELETE:执行 sessionClosed
    • POST:解析 JSON-RPC 并按 method 分派
  • 对 initialize / tools/list / tools/call:

    • 写出 SSE header(text/event-stream、chunked、keep-alive)
    • 通过 SseEmitter.pushSSEChunk(...) 推送 event: message + data: ...
  • 对 notifications/initialized:

    • 调用业务方法并返回 202

2. SSE 的 tio-boot 实现方式

在 tio-boot 里,关键点是:

  • 先构造 HttpResponse
  • 调用 httpResponse.addServerSentEventsHeader() 设置 SSE 必要头
  • 再设置 chunk 传输、keep-alive
  • 立刻把 header 发出去(Tio.bSend(channelContext, httpResponse))
  • 同时 httpResponse.setSend(false),避免 tio 再次自动发送并关闭连接
  • 后续用 SseEmitter.pushSSEChunk(...) 不断写入事件数据

这样可以实现 MCP 所需的“建立 SSE 通道并发送 JSON-RPC 响应”。


五、业务实现:McpCoderServer(Tool 注册与执行)

McpCoderServer 继承 McpServer,主要做三件事:

  1. 声明 MCP Server 的 name/version
  2. 注册工具(registry.register(...))
  3. 提供工具 handler(Map args → List&ltMcpContent&gt)

1. Tool schema 的价值

每个 Tool 注册时都定义了:

  • name/title/description
  • inputSchema(参数类型、required、默认值等)
  • handler(执行逻辑)

MCP Client 在 tools/list 时会拿到工具清单 + schema,从而自动生成调用结构。

2. 示例工具

  • run_shell:执行 Linux shell 命令,返回 stdout/stderr/exit_code
  • run_python:执行 python 代码,返回 stdout/stderr/exit_code
  • ai_search:示例 AI 搜索服务(Google + 模型整合),用于演示扩展能力

六、路由挂载与启动方式

tio-boot 中把 handler 挂到 /mcp:

McpCoderServer mcpCoderServer = new McpCoderServer();
McpHandler mcpCoderHandler = new McpHandler(mcpCoderServer);
r.add("/mcp", mcpCoderHandler);

当 openai-mcp 访问 POST /mcp 或 DELETE /mcp 时,就会进入 McpHandler.handle(...)。


七、完整请求 / 响应流程复盘(结合真实抓包)

下面按抓包顺序解释一次典型会话:

  1. Client 发起 initialize

    • POST /mcp

    • Body:{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","id":1,...}

    • Server:

      • 生成或确认 mcp-session-id

      • 写出 SSE header(200 + text/event-stream)

      • SSE 推送:

        • event: message
        • data: {"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":{...}}
  2. Client 发送 notifications/initialized

    • POST /mcp

    • Body:{"method":"notifications/initialized","jsonrpc":"2.0"}

    • Server:

      • 调用 notificationsInitialized
      • 返回 202 Accepted,content-length 0
  3. Client 请求 tools/list

    • POST /mcp

    • Body:{"method":"tools/list","jsonrpc":"2.0","id":1}

    • Server:

      • 写出 SSE header
      • SSE 推送 tools 清单(含 schema)
  4. Client 调用 tools/call(抓包里未展示,但逻辑已实现)

    • POST /mcp

    • Body:{"method":"tools/call","id":X,"params":{name,args}}

    • Server:

      • 执行对应 handler
      • SSE 推送 result(contents)
  5. Client 结束会话 DELETE

    • DELETE /mcp

    • Server:

      • 调用 sessionClosed
      • 返回 200,content-length 0

八、常见注意事项与排错建议

  1. SSE header 必须先发送 如果没在 initialize/tools/list/tools/call 里先 Tio.bSend(...),后续 pushSSEChunk 可能无法写入或连接已关闭。

  2. httpResponse.setSend(false) 很关键 不然 tio 可能把 response 当作普通 HTTP 响应处理,发送后关闭连接,SSE 失效。

  3. Header 大小写与取值 抓包里 Client 用的是 Mcp-Session-Id、Mcp-Protocol-Version,代码读取的是 mcp-session-id、mcp-protocol-version。多数 HTTP 框架会做大小写不敏感处理,但如果遇到取不到 header,需要确认底层是否规范化了 header 名称。

  4. notifications/initialized 返回 202 是合理的 它是通知型 method,不要求 SSE 流。

  5. 超时与 keep-aliveKeep-Alive: timeout=60 只是声明,实际还受服务端/代理(如 Cloudflare)影响。生产环境要结合反代/网关配置。


附录 A:完整代码(原样保留)

1)McpHandler

package nexus.io.kit.handler;

import java.util.Map;

import com.alibaba.fastjson2.util.TypeUtils;
import nexus.io.mcp.context.McpRequestContext;
import nexus.io.mcp.exception.McpRpcException;
import nexus.io.mcp.model.JsonRpcRequest;
import nexus.io.mcp.model.JsonRpcResponse;
import nexus.io.mcp.model.McpInitializeParams;
import nexus.io.mcp.model.McpInitializeResult;
import nexus.io.mcp.model.McpMethod;
import nexus.io.mcp.model.McpToolsCallParams;
import nexus.io.mcp.model.McpToolsCallResult;
import nexus.io.mcp.model.McpToolsListResult;
import nexus.io.mcp.model.RpcError;
import nexus.io.mcp.server.IMcpServer;
import nexus.io.tio.boot.http.TioRequestContext;
import nexus.io.tio.core.ChannelContext;
import nexus.io.tio.core.Tio;
import nexus.io.tio.http.common.HeaderName;
import nexus.io.tio.http.common.HeaderValue;
import nexus.io.tio.http.common.HttpMethod;
import nexus.io.tio.http.common.HttpRequest;
import nexus.io.tio.http.common.HttpResponse;
import nexus.io.tio.http.common.utils.HttpIpUtils;
import nexus.io.tio.http.server.handler.HttpRequestHandler;
import nexus.io.tio.http.server.util.SseEmitter;
import nexus.io.tio.utils.UUIDUtils;
import nexus.io.tio.utils.hutool.StrUtil;
import nexus.io.tio.utils.json.JsonUtils;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class McpHandler implements HttpRequestHandler {

  private IMcpServer mcpServer;

  public McpHandler(IMcpServer mcpServer) {
    this.mcpServer = mcpServer;
  }

  @Override
  public HttpResponse handle(HttpRequest httpRequest) {
    HttpResponse httpResponse = TioRequestContext.getResponse();
    ChannelContext channelContext = httpRequest.getChannelContext();

    String mcpSessionId = httpRequest.getHeader("mcp-session-id");
    String protocolVersion = httpRequest.getHeader("mcp-protocol-version");

    if (mcpSessionId == null) {
      mcpSessionId = UUIDUtils.random();
    }
    httpResponse.addHeader("mcp-session-id", mcpSessionId);

    String realIp = HttpIpUtils.getRealIp(httpRequest);
    Map<String, String> headers = httpRequest.getHeaders();

    if (httpRequest.getMethod().equals(HttpMethod.DELETE)) {
      McpRequestContext mcpRequestContext = new McpRequestContext(mcpSessionId, protocolVersion, realIp, headers);
      mcpServer.sessionClosed(mcpRequestContext);
      return httpResponse;
    }

    String bodyString = httpRequest.getBodyString();
    if (StrUtil.isBlank(bodyString)) {
      return httpResponse;
    }

    JsonRpcRequest rpcRequest = JsonUtils.parse(bodyString, JsonRpcRequest.class);
    if (rpcRequest == null) {
      return httpResponse;
    }
    String method = rpcRequest.getMethod();
    Object id = rpcRequest.getId();

    log.info("method:{}", method);
    if (McpMethod.INITIALIZE.equals(method)) {
      sendHttpResponseHeader(httpResponse, channelContext);
      Map<String, Object> params = rpcRequest.getParams();
      McpInitializeParams mcpInitializeParams = TypeUtils.cast(params, McpInitializeParams.class);
      if (protocolVersion == null) {
        protocolVersion = mcpInitializeParams.getProtocolVersion();
      }
      McpRequestContext mcpRequestContext = new McpRequestContext(mcpSessionId, protocolVersion, realIp, headers);

      McpInitializeResult initialize;
      try {
        initialize = mcpServer.initialize(mcpInitializeParams, mcpRequestContext);
        JsonRpcResponse<McpInitializeResult> resp = new JsonRpcResponse<>();
        resp.setId(id).setResult(initialize);
        sendSSEData(channelContext, resp);
      } catch (McpRpcException e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
        JsonRpcResponse<?> resp = new JsonRpcResponse<>();
        RpcError rpcError = new RpcError();
        rpcError.setMessage(e.getMessage());
        resp.setId(id).setError(rpcError);
        sendSSEData(channelContext, resp);
      }

    } else if (McpMethod.NOTIFICATIONS_INITIALIZED.equals(method)) {
      McpRequestContext mcpRequestContext = new McpRequestContext(mcpSessionId, protocolVersion, realIp, headers);
      try {
        mcpServer.notificationsInitialized(mcpRequestContext);
        httpResponse.setStatus(202);
      } catch (McpRpcException e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
        httpResponse.setStatus(500);
      }

    } else if (McpMethod.TOOLS_LIST.equals(method)) {
      sendHttpResponseHeader(httpResponse, channelContext);

      McpRequestContext mcpRequestContext = new McpRequestContext(mcpSessionId, protocolVersion, realIp, headers);
      McpToolsListResult result;
      try {
        result = mcpServer.listTools(mcpRequestContext);
        JsonRpcResponse<McpToolsListResult> resp = new JsonRpcResponse<>();
        resp.setId(id).setResult(result);
        sendSSEData(channelContext, resp);
      } catch (McpRpcException e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
        JsonRpcResponse<?> resp = new JsonRpcResponse<>();
        RpcError rpcError = new RpcError();
        rpcError.setMessage(e.getMessage());
        resp.setId(id).setError(rpcError);
        sendSSEData(channelContext, resp);
      }

    } else if (McpMethod.TOOLS_CALL.equals(method)) {
      sendHttpResponseHeader(httpResponse, channelContext);

      McpRequestContext mcpRequestContext = new McpRequestContext(mcpSessionId, protocolVersion, realIp, headers);

      Map<String, Object> params = rpcRequest.getParams();
      McpToolsCallParams toolCallparams = TypeUtils.cast(params, McpToolsCallParams.class);
      McpToolsCallResult result;
      try {
        result = mcpServer.callTool(toolCallparams, mcpRequestContext);
        JsonRpcResponse<McpToolsCallResult> resp = new JsonRpcResponse<>();
        resp.setId(id).setResult(result);
        sendSSEData(channelContext, resp);
      } catch (McpRpcException e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
        JsonRpcResponse<?> resp = new JsonRpcResponse<>();
        RpcError rpcError = new RpcError();
        rpcError.setMessage(e.getMessage());
        resp.setId(id).setError(rpcError);
        sendSSEData(channelContext, resp);
      }
    }
    return httpResponse;
  }

  private void sendSSEData(ChannelContext channelContext, JsonRpcResponse<?> resp) {
    String data = JsonUtils.toSkipNullJson(resp);
    // 发送数据
    SseEmitter.pushSSEChunk(channelContext, "message", data);
    // 手动移除连接
    // SseEmitter.closeChunkConnection(channelContext);
  }

  private void sendHttpResponseHeader(HttpResponse httpResponse, ChannelContext channelContext) {
    // 设置sse请求头
    httpResponse.addServerSentEventsHeader();
    httpResponse.addHeader(HeaderName.Transfer_Encoding, HeaderValue.from("chunked"));
    httpResponse.addHeader(HeaderName.Keep_Alive, HeaderValue.from("timeout=60"));
    // 手动发送消息到客户端,因为已经设置了sse的请求头,所以客户端的连接不会关闭
    Tio.bSend(channelContext, httpResponse);
    httpResponse.setSend(false);
  }
}

2)McpCoderServer

package nexus.io.kit.mcp;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import nexus.io.kit.service.GoogleGeminiSearchService;
import nexus.io.kit.utils.CmdInterpreterUtils;
import nexus.io.kit.utils.PythonInterpreterUtils;
import nexus.io.mcp.model.McpContent;
import nexus.io.mcp.model.McpServerInfo;
import nexus.io.mcp.server.McpToolRegistry;
import nexus.io.mcp.server.RegisteredTool;
import nexus.io.model.result.ResultVo;
import nexus.io.tio.utils.commandline.ProcessResult;
import nexus.io.tio.utils.json.JsonUtils;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * 的具体服务器:只需提供名称/版本。 如需添加或覆盖工具,可覆写 registerAdditionalTools() 或单独覆盖某个 handler。
 */
@Slf4j
public class McpCoderServer extends McpServer {

  private GoogleGeminiSearchService aiSearchService = new GoogleGeminiSearchService();

  public McpCoderServer() {
    super();
  }

  @Override
  protected McpServerInfo getMcpServerInfo() {
    return new McpServerInfo("Coder Server", "1.15.0");
  }

  @Override
  protected void registerTools() {
    // run_shell
    RegisteredTool runShell = McpToolRegistry.builder("run_shell").title("run shell")
        .description("执行 Linux Shell 命令并返回 stdout/stderr/exit_code,支持联网").addStringProperty("command", "Command", true)
        .addIntegerProperty("timeout", "Timeout", 30, false).addNullableProperty("cwd", "Cwd", "string", null, false)
        .addNullableObjectProperty("env", "Env", true, null, false).handler(this::handleRunShell).build();
    registry.register(runShell);

    // run_python
    RegisteredTool runPython = McpToolRegistry.builder("run_python").title("run python")
        .description("在子进程中执行一段 donghua代码,返回 stdout/stderr/exit_code,支持联网").addStringProperty("code", "Code", true)
        .addIntegerProperty("timeout", "Timeout", 30, false)
        .addNullableProperty("stdin", "Stdin", "string", null, false)
        .addBooleanProperty("use_isolated", "Use Isolated", true, false).handler(this::handleRunPython).build();
    registry.register(runPython);

    // ai_search(留一个简单的缺省实现,子类可覆盖 handler 或重载注册)
    RegisteredTool aiSearch = McpToolRegistry.builder("ai_search").title("AI Search")
        .description("智能搜索服务。会将问题拆分成多个关键字,通过 Google 搜索获取数据,然后结合模型进行回答,延迟20s.")
        //
        .addStringProperty("question", "Question", true).handler(this::handleAiSearch).build();
    registry.register(aiSearch);

  }

  /** 公共:run_shell 处理逻辑 */
  protected List<McpContent> handleRunShell(Map<String, Object> args) {
    List<McpContent> contents = new ArrayList<>();
    Object command = args.get("command");
    if (command instanceof String) {
      ProcessResult result = CmdInterpreterUtils.executeCmd((String) command);
      String text = JsonUtils.toSkipNullJson(result);
      contents.add(McpContent.buildText(text));
    } else {
      String json = JsonUtils.toSkipNullJson(ResultVo.fail("command must be a string"));
      contents.add(McpContent.buildText(json));
    }
    return contents;
  }

  /** 公共:run_python 处理逻辑 */
  protected List<McpContent> handleRunPython(Map<String, Object> args) {
    List<McpContent> contents = new ArrayList<>();
    Object code = args.get("code");
    if (code instanceof String) {
      ProcessResult result = PythonInterpreterUtils.executeCode((String) code);
      String text = JsonUtils.toSkipNullJson(result);
      contents.add(McpContent.buildText(text));
    } else {
      String json = JsonUtils.toSkipNullJson(ResultVo.fail("code must be a string"));
      contents.add(McpContent.buildText(json));
    }
    return contents;
  }

  /** 公共:ai_search 的缺省实现(示例占位,可被子类替换) */
  protected List<McpContent> handleAiSearch(Map<String, Object> args) {
    List<McpContent> contents = new ArrayList<>();
    Object question = args.get("question");
    if (question instanceof String) {
      log.info("keyword: {}", question);
      try {
        String text = JsonUtils.toSkipNullJson(aiSearchService.search((String) question));
        contents.add(McpContent.buildText(text));
      } catch (Exception e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
        String json = JsonUtils.toSkipNullJson(ResultVo.fail(e.getMessage()));
        contents.add(McpContent.buildText(json));
      }

    } else {
      String json = JsonUtils.toSkipNullJson(ResultVo.fail("question must be a string"));
      contents.add(McpContent.buildText(json));
    }
    return contents;
  }
}

3)路由挂载

      McpCoderServer mcpCoderServer = new McpCoderServer();
      McpHandler mcpCoderHandler = new McpHandler(mcpCoderServer);
      r.add("/mcp", mcpCoderHandler);

附录 B:完整协议交互内容(原样保留)

mcp协议解析

1.initialize and tool list

1.1.initialize

POST /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Content-Length: 159
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 135.237.133.53
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 98726897cbd96ffe-IAD
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Traceparent: 00-68db9731000000000467bf121d36614a-71b754436da77584-00
Tracestate: dd=s:-1;p:2bdd09f56afbf331;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 8977988190380532902
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db973100000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 317432383273328970
X-Forwarded-For: 135.237.133.53, 172.70.174.64
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","id":1,"params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"openai-mcp","version":"1.0.0"}}}
HTTP/1.1 200 OK
date: Tue, 30 Sep 2025 08:39:15 GMT
server: t-io
cache-control: no-cache, no-transform
connection: keep-alive
content-type: text/event-stream
mcp-session-id: 7e7ab8b566ad4c629abebf920d0cf45b
x-accel-buffering: no
Transfer-Encoding: chunked

event: message
data: {"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{"experimental":{},"prompts":{"listChanged":false},"resources":{"subscribe":false,"listChanged":false},"tools":{"listChanged":false}},"serverInfo":{"name":"ExecServer","version":"1.15.0"}}}
POST /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Content-Length: 159
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 135.237.133.50
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 9872689bae0dd705-IAD
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Traceparent: 00-68db9731000000000467bf121d36614a-328ea6fbd6588e2e-00
Tracestate: dd=s:-1;p:2bdd09f56afbf331;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 6233387827860711166
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db973100000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 317432383273328970
X-Forwarded-For: 135.237.133.50, 172.71.194.46
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

{"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"openai-mcp","version":"1.0.0"}},"jsonrpc":"2.0","id":0}
HTTP/1.1 200 OK
date: Tue, 30 Sep 2025 08:39:16 GMT
server: t-io
cache-control: no-cache, no-transform
connection: keep-alive
content-type: text/event-stream
mcp-session-id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
x-accel-buffering: no
Transfer-Encoding: chunked

event: message
data: {"jsonrpc":"2.0","id":0,"result":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{"experimental":{},"prompts":{"listChanged":false},"resources":{"subscribe":false,"listChanged":false},"tools":{"listChanged":false}},"serverInfo":{"name":"ExecServer","version":"1.15.0"}}}
POST /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Content-Length: 54
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 135.237.133.56
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 9872689f3aa0c56b-IAD
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18
Mcp-Session-Id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
Traceparent: 00-68db9731000000000467bf121d36614a-452f89cdbeb4c92e-00
Tracestate: dd=s:-1;p:2bdd09f56afbf331;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 17731699559690821652
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db973100000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 317432383273328970
X-Forwarded-For: 135.237.133.56, 172.68.15.217
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

{"method":"notifications/initialized","jsonrpc":"2.0"}
HTTP/1.1 202 Accepted
date: Tue, 30 Sep 2025 08:39:16 GMT
server: t-io
content-type: application/json
mcp-session-id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
content-length: 0

1.2.tools/list

POST /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Content-Length: 46
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 135.237.133.57
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 987268a1cf66d62d-IAD
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18
Mcp-Session-Id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
Traceparent: 00-68db9731000000000467bf121d36614a-9699cb18b322256d-00
Tracestate: dd=s:-1;p:2bdd09f56afbf331;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 13673633483892079410
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db973100000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 317432383273328970
X-Forwarded-For: 135.237.133.57, 172.70.35.191
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

{"method":"tools/list","jsonrpc":"2.0","id":1}
HTTP/1.1 200 OK
date: Tue, 30 Sep 2025 08:39:17 GMT
server: t-io
cache-control: no-cache, no-transform
connection: keep-alive
content-type: text/event-stream
mcp-session-id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
x-accel-buffering: no
Transfer-Encoding: chunked

event: message
data: {"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":{"tools":[{"name":"run_shell","title":"run_shell","description":"...... Linux Shell ............... stdout/stderr/exit_code","inputSchema":{"properties":{"command":{"title":"Command","type":"string"},"timeout":{"default":30,"title":"Timeout","type":"integer"},"cwd":{"anyOf":[{"type":"string"},{"type":"null"}],"default":null,"title":"Cwd"},"env":{"anyOf":[{"additionalProperties":true,"type":"object"},{"type":"null"}],"default":null,"title":"Env"}},"required":["command"],"title":"run_shellArguments","type":"object"}},{"name":"run_python","title":"run_python","description":"........................... Python ............... stdout/stderr/exit_code","inputSchema":{"properties":{"code":{"title":"Code","type":"string"},"timeout":{"default":30,"title":"Timeout","type":"integer"},"stdin":{"anyOf":[{"type":"string"},{"type":"null"}],"default":null,"title":"Stdin"},"use_isolated":{"default":true,"title":"Use Isolated","type":"boolean"}},"required":["code"],"title":"run_pythonArguments","type":"object"}}]}}

1.3.Delete

DELETE /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 135.237.133.56
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 987268a3cfc3c943-IAD
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18
Mcp-Session-Id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
Traceparent: 00-68db9731000000000467bf121d36614a-8554ddea46198512-00
Tracestate: dd=s:-1;p:2bdd09f56afbf331;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 9121804070330067398
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db973100000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 317432383273328970
X-Forwarded-For: 135.237.133.56, 172.68.245.99
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http
HTTP/1.1 200 OK
date: Tue, 30 Sep 2025 08:39:17 GMT
server: t-io
content-type: application/json
mcp-session-id: 478f1dc036fd49d8ab69a693846acfb6
content-length: 0

2.tool call

2.1.notifications/initialized

POST /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Content-Length: 54
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 57.154.187.40
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 987280c19b39173b-SJC
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18
Mcp-Session-Id: c362f6dd171c4c0b9ee5d230ba011060
Traceparent: 00-68db9b0a00000000e8fb2ae346302db7-6ad9b9d3762b8813-00
Tracestate: dd=s:-1;p:11a91123b3c77b78;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 8650946564966287682
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db9b0a00000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 16788059191577161143
X-Forwarded-For: 57.154.187.40, 172.69.135.128
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

{"method":"notifications/initialized","jsonrpc":"2.0"}
HTTP/1.1 202 Accepted
date: Tue, 30 Sep 2025 08:55:45 GMT
server: t-io
content-type: application/json
mcp-session-id: c362f6dd171c4c0b9ee5d230ba011060
content-length: 0

2.2.tools/call

POST /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Content-Length: 450
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 57.154.187.36
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 987280c27b2467f2-SJC
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18
Mcp-Session-Id: c362f6dd171c4c0b9ee5d230ba011060
Traceparent: 00-68db9b0a00000000e8fb2ae346302db7-b23a3a53d8b444cc-00
Tracestate: dd=s:-1;p:11a91123b3c77b78;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 13928377909303532074
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db9b0a00000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 16788059191577161143
X-Forwarded-For: 57.154.187.36, 172.69.135.128
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

{"method":"tools/call","params":{"_meta":{"openai/userAgent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36","openai/locale":"en-US","openai/userLocation":{"city":"Honolulu","region":"Hawaii","country":"US","timezone":"Pacific/Honolulu","latitude":"21.28870","longitude":"-157.80060"}},"name":"run_python","arguments":{"code":"import sys; print(sys.version)"}},"jsonrpc":"2.0","id":1}
HTTP/1.1 200 OK
date: Tue, 30 Sep 2025 08:55:45 GMT
server: t-io
cache-control: no-cache, no-transform
connection: keep-alive
content-type: text/event-stream
mcp-session-id: c362f6dd171c4c0b9ee5d230ba011060
x-accel-buffering: no
Transfer-Encoding: chunked

event: message
data: {"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":{"content":[{"type":"text","text":"{\n  \"exit_code\": 0,\n  \"stdout\": \"3.11.13 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Jun  5 2025, 13:03:15) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)]\\r\\n\",\n  \"stderr\": \"\"\n}"}],"isError":false}}

2.3.Delete

DELETE /mcp HTTP/1.1
Host: mcp.litong.xyz
User-Agent: openai-mcp/1.0.0
Accept: application/json, text/event-stream
Accept-Encoding: gzip, br
Cdn-Loop: cloudflare; loops=1
Cf-Connecting-Ip: 57.154.187.41
Cf-Ipcountry: US
Cf-Ray: 987280c3bbc467be-SJC
Cf-Visitor: {"scheme":"https"}
Content-Type: application/json
Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18
Mcp-Session-Id: c362f6dd171c4c0b9ee5d230ba011060
Traceparent: 00-68db9b0a00000000e8fb2ae346302db7-76b11a326432944c-00
Tracestate: dd=s:-1;p:11a91123b3c77b78;t.dm:-3
X-Datadog-Parent-Id: 1605897049399514698
X-Datadog-Sampling-Priority: -1
X-Datadog-Tags: _dd.p.tid=68db9b0a00000000,_dd.p.dm=-3
X-Datadog-Trace-Id: 16788059191577161143
X-Forwarded-For: 57.154.187.41, 172.69.22.186
X-Forwarded-Host: mcp.litong.xyz
X-Forwarded-Proto: http

HTTP/1.1 200 OK
date: Tue, 30 Sep 2025 08:55:45 GMT
server: t-io
content-type: application/json
mcp-session-id: c362f6dd171c4c0b9ee5d230ba011060
content-length: 0
Edit this page
Last Updated: 10/10/26, 6:46 AM
Contributors: litongjava
Prev
71_tio-mcp-server
Next
MCP 协议